在不断变化的 IT 开发环境中，可扩展性已成为任何数字业务成功的关键因素。 在上一篇文章中，我们强调了与可扩展性相关的各个复杂点。
本文深入研究了可扩展计算系统中缓存管理的困境，并探索了克服这些挑战的解决方案。
缓存管理是可扩展性面临重大挑战的领域之一。 传统上，缓存被视为通过将经常访问的数据存储在快速访问区域来提高性能的简单方法。 然而，随着我们在可组合架构中经常看到的系统复杂性和规模的增加，缓存管理成为一项复杂的任务，需要复杂的策略来确保分布式系统的性能和一致性，无论是作为构建还是平台重构的一部分。
可扩展系统中的缓存管理困境
分布式系统之间的一致性
在分布式系统中，确保所有服务一致地访问缓存数据是一项重大挑战。 任何缓存更新都必须传播到所有节点，这可能会导致延迟和复杂性。
缓存失效
确定何时使缓存失效或刷新是另一个关键问题。 过时的数据可能会导致错误的响应，而过多的失效会降低性能。
缓存驱逐策略
选择正确的驱逐策略对于平衡内存使用和数据新鲜度至关重要。 一些最常见的策略包括 LRU（最近最少使用）、FIFO（先进先出）和 TTL（生存时间），每种策略都有优点和缺点。
缓存共享
当数据量增大时，就需要将缓存分布在多个节点上。 然而，这带来了管理和访问共享数据的复杂性。
克服缓存管理困境的解决方案
分布式缓存管理框架
使用分布式缓存管理框架可以简化可扩展系统中的缓存管理。 这些框架提供了数据复制、分片和驱逐策略的内置机制，从而降低了分布式系统中缓存管理的复杂性。 这有助于将缓存负载分散到多个节点并避免瓶颈。
分布式缓存系统涉及将缓存基础设施分布在网络中的多个节点或服务器上。 在管理可扩展性的复杂性时，这种方法有几个优点：
负载分布：通过将缓存划分到多个节点，均匀分布缓存负载，防止单个节点成为瓶颈。 这确保了缓存操作可以水平扩展，以满足系统不断增长的需求。
- 容错性： 分布式缓存系统提高了容错能力。 如果一个缓存节点出现故障，其他缓存节点仍然可以处理请求，有助于抵御硬件故障或临时中断。
- 可扩展性： 随着应用程序的增长，您可以通过添加额外的节点轻松扩展分布式缓存系统。 这种可扩展性使您能够处理更大的工作负载并保持最佳性能。
- 延迟减少： 分布式缓存可以通过将数据移近需要它的应用程序实例来减少延迟。 这在地理分布式系统中特别有利，在这种系统中，对集中式缓存的访问可能会导致显着的延迟。
- 一致性和同质性： 使用分布式系统，缓存一致性协调变得更容易管理。 可以实施先进的缓存管理技术，例如分布式缓存失效或一致性协议，以确保所有节点都具有最新且一致的数据。
- 去中心化架构： 分布式缓存的去中心化性质与微服务和分布式系统的原则非常吻合。 每个微服务或组件都可以有自己的缓存，从而最大限度地减少服务之间的依赖关系。
最流行的分布式缓存解决方案是 阿帕奇点燃, Redis集群 等 内存缓存。 这些系统提供了跨多个节点分发、复制和管理缓存数据的机制，从而在大规模应用程序的环境中实现高效且可扩展的缓存。
缓存失效技术
缓存失效技术对于维护缓存系统中的数据一致性至关重要。 在管理扩展的复杂性时，实施有效的缓存失效策略变得至关重要。 以下是缓存失效技术的概述：
- 基于时间的到期： 设置缓存数据的有效性时间限制。 经过预定义的时间段后，缓存的内容将被视为过期，必须刷新。 这可确保缓存定期更新，从而减少提供过时信息的可能性。
采用适应当前负载和访问模式的动态缓存逐出策略可以提高缓存效率。 例如，使用根据当前缓存大小和访问模式进行调整的滑动窗口 TTL 可以帮助保持数据新鲜度和内存使用之间的平衡。 - 基于事件的失效： 使缓存条目无效以响应特定事件或底层数据的更改。 当数据被更新、删除或添加时，相应的缓存条目将失效，确保缓存反映数据的最新状态。
- 版本控制： 为缓存数据分配版本，并在数据更改时更新版本。 这允许客户端在使用缓存数据之前检查版本。 如果版本已更改，客户端知道检索最新的数据，从而保持一致性。
- 写入缓存： 在写缓存策略中，对底层数据存储的更新或写入会触发对缓存的并发更新。 这种方法可确保缓存始终与最新数据同步，从而最大限度地降低提供过时信息的风险。
- 写入后缓存： 写入后缓存涉及在更新数据存储后异步更新缓存。 尽管这可能会导致缓存更新略有延迟，但它可以通过将写入操作与缓存更新解耦来提高整体系统性能。
- 失效令牌或密钥： 使用与缓存数据关联的令牌或密钥，如果发生更改，这些数据可以显式失效。 这种有针对性的方法允许特定的缓存条目失效，而不影响整个缓存，从而降低了瓶颈的风险。
- 基于模式的失效： 根据使用模式或业务逻辑识别缓存失效的模式或规则。 例如，使与特定用户角色或数据子集关联的缓存无效可以帮助根据应用程序的特定需求定制缓存管理。
- 失效的全球分布： 在分布式系统中实现全局广播缓存失效消息的机制。 这有助于确保所有节点都了解更改，从而更容易协调缓存更新并保持一致性。
通过结合这些缓存失效技术，您可以设计一个弹性缓存系统，有效处理可扩展性带来的复杂性。 关键是根据应用程序和数据的具体要求和特征来选择或组合技术。
一致性哈希
“一致性哈希”是分布式系统中使用的一种技术，可以在节点之间有效地分配数据，同时最大限度地减少节点添加或删除的影响。 该技术在解决可扩展性问题中发挥着至关重要的作用，特别是在需要跨多个节点缓存或分区数据的场景中。 以下是一致性哈希的更详细解释：
- 哈希函数： 一致性哈希使用哈希函数将每条数据（或键）与哈希环中的一个点相关联。 哈希函数的输出空间通常是形成环形结构的一系列值。
- 环上结的位置： 分布式系统的节点也放置在哈希环上。 每个节点负责存储一定范围的哈希值。 这种分配确保每个节点管理数据空间的特定部分。
- 数据放置： 当需要存储或检索一条数据时，哈希函数确定其在环上的位置。 然后系统找到负责包含哈希值的范围的节点，并将数据项分配给它。
- 添加或删除节点： 一致性哈希的主要优点之一是它对节点变化的抵抗力。 当添加新节点或删除现有节点时，仅需要重新映射一小部分数据。 这最大限度地减少了要传输或重新定位的数据量，使系统更具可扩展性和弹性。
- 负载均衡： 一致性哈希自然地平衡了节点之间的负载，因为每个节点负责特定范围的哈希值。 这可确保数据均匀分布，避免热点或资源使用不均匀。
- 容错性： 当节点发生故障时，一致性哈希允许系统将受影响的数据重新分发到其他节点，从而保持系统可用性和数据一致性。
- 增量进化： 无需大量数据重新映射即可增量添加或删除节点的能力使得一致散列特别适合动态和不断增长的系统。 这种增量可扩展性在云环境和工作负载变化的其他场景中非常有价值。
- 减少更新： 与传统的散列方法不同，一致性散列可以最大限度地减少添加或删除节点时重新更新数据的需要。 这减少了这些操作期间对系统性能的影响。
流行的分布式系统，例如 阿帕奇·卡桑德拉 等 亚马逊发电机 使用一致性哈希来有效管理集群中的数据分布。 通过利用一致性哈希，这些系统可以实现负载平衡、容错和可扩展性之间的平衡。
缓存一致性协议
缓存一致性协议是分布式系统中使用的基本机制，用于确保缓存数据在不同节点或缓存之间保持一致。 随着系统扩展并变得分布式，由于多个节点独立缓存相同数据的能力，保持一致性成为一个挑战。 以下是缓存一致性协议的更详细说明：
- 写入缓存和写入后缓存： 这些缓存失效技术本质上也允许保持一致性。 尽管写入方法保持了一致性，但它可能会导致写入操作的延迟更高。 相比之下，前写方法可以通过将缓存更新与立即写入底层存储解耦来提高写操作的性能。 然而，它需要仔细的管理来保持数据的一致性。
- 基于失效的一致性： 基于失效的一致性协议侧重于当数据存储中发生更改时显式地使缓存数据失效。 当数据发生更改或更新时，相应的缓存条目将被标记为无效，后续查询将触发对最新数据的检索。 这种方法保持了一致性，但需要有效的失效机制。
- 一次写入，多次读取（WORM）： 一次写入、多次读取协议适用于以读取为主、很少修改数据的场景。 数据一旦写入，就被认为是不可变的，从而减少了频繁更新缓存的需要。 这种方法简化了一致性管理，但可能不适合非常动态的数据。
- 验证分两个阶段： 在分布式系统中，有时会使用两阶段提交协议来保证跨多个节点的写操作的原子性。 该协议涉及协调器节点与所有节点交互，以在提交写入之前确认它们已准备好。 虽然它可以有效地保持一致性，但它会带来额外的协调开销。
- 基于仲裁的系统： 一些分布式数据库使用基于仲裁的系统进行读取和写入。 在这种方法中，一定数量的节点必须就操作的有效性达成一致，才能被认为是成功的。 这有助于在并非所有节点都可用或响应的情况下保持一致性。
- 矢量时钟： 矢量时钟用于跟踪分布式事件之间的因果关系。 它们在事件顺序对于保持一致性至关重要的系统中特别有用。 矢量时钟有助于识别节点之间事件的相对顺序。
实现适当的缓存一致性协议取决于分布式系统的具体要求和特征。 在一致性和性能之间取得平衡至关重要，协议选择通常需要根据用例和应用程序工作负载进行权衡。
监控和指标
使用监控和优化工具可以深入了解缓存性能并帮助识别瓶颈或效率低下。 这些工具可以帮助实时调整缓存设置和策略，确保最佳性能。 以下是对不断变化的环境中监控和指标的重要性和实施的更详细说明：
- 实时可见性： 实施监控系统可以实时了解分布式系统的各个方面。 这包括资源利用率、响应时间、错误率和其他关键性能指标。 实时信息有助于快速识别和解决问题。
- 识别瓶颈： 指标通过跟踪资源使用情况和系统行为来帮助识别瓶颈。 通过监控 CPU 使用率、内存消耗、网络延迟和其他相关指标，您可以识别需要优化或扩展的区域。
- 可扩展性规划： 监视和测量通过提供有关系统增长和资源使用趋势的数据来帮助进行可扩展性规划。 这些信息使您能够就扩展资源做出明智的决策，无论是添加服务器、调整配置还是优化代码。
- 警报机制： 根据预定义阈值或测量中检测到的异常情况设置警报机制。 这有助于主动响应潜在问题，最大限度地减少停机时间，并确保分布式系统的可靠性。
- 分布式追踪： 实施分布式跟踪来跟踪请求流并识别多个组件或服务的性能瓶颈。 这在微服务架构中特别有用，在微服务架构中，了解请求的端到端流程对于优化至关重要。
- 用户体验监控： 用户体验指标（例如应用程序级响应时间和错误率）可以深入了解系统性能如何直接影响最终用户。 监控用户体验有助于优先考虑提高整体满意度的改进。
- 资源利用率指标： 跟踪分布式系统中每个节点的资源利用率指标，包括 CPU、内存、磁盘和网络利用率。 此信息有助于确保资源得到适当分配，并可以指导有关扩展或优化特定组件的决策。
- 历史分析： 分析历史指标数据可以对系统行为进行回顾性审查。 它有助于识别模式、了解长期趋势并做出数据驱动的决策以持续改进系统。
- 成本优化： 监控可以通过识别未充分利用的资源或可以根据实际需求调整资源分配的领域来有助于成本优化。 这在资源成本通常与使用情况相关的云环境中尤其重要。
- 完整的仪表板： 使用综合仪表板可视化关键指标和绩效指标。 仪表板提供系统运行状况和性能的概述，使决策和故障排除变得更加容易。
通过投资强大的监控和测量系统，您的团队能够对系统健康状况采取积极主动的态度，及早发现问题并持续优化可扩展分布式系统的性能。
结论
面对可扩展性的挑战，缓存管理已经从简单的性能改进发展成为复杂的、多方面的问题。 通过利用分布式缓存管理框架、采用事件驱动的缓存失效、实施动态缓存逐出策略以及采用高效的缓存共享策略，IT 团队可以解决可扩展系统中的缓存管理困境。 随着系统的不断增长和发展，强大的缓存管理策略的重要性只会增加，凸显了该领域持续创新和优化的必要性。
